Python은 다양한 데이터 유형과 구조를 처리할 수 있는 강력한 프로그래밍 언어입니다. 웹 데이터 시각화 기술 측면에서 Python은 데이터를 표현하기 위한 많은 도구와 라이브러리를 제공합니다. 이 기사에서는 웹 데이터 시각화를 달성하기 위한 몇 가지 Python 라이브러리와 기술을 소개합니다.
Matplotlib은 Python 기반 데이터 시각화 라이브러리입니다. 꺾은선형 차트, 막대형 차트, 원형 차트, 분산형 차트 등 다양한 유형의 차트를 그릴 수 있습니다. 이 라이브러리는 Python 언어와 쉽게 통합될 수 있으므로 데이터 시각화에 사용할 수 있습니다.
다음은 Matplotlib를 사용하여 이진 함수를 그리는 간단한 코드 조각입니다.
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(-10, 10, 1000) y = np.sin(x) / x plt.plot(x, y) plt.title('sin(x)/x plot') plt.xlabel('x-axis') plt.ylabel('y-axis') plt.show()
위 코드는 sin(x)/x의 플롯을 그립니다. 여기서 x축 범위는 -10에서 10까지입니다. 데이터는 1000개입니다. 총 포인트.
Bokeh는 대화형 시각화에 중점을 둔 Python 데이터 시각화 라이브러리입니다. Bokeh는 웹페이지에 데이터를 표시하기 위한 높은 수준의 상호작용성과 역동성을 제공합니다.
다음은 Bokeh를 사용하여 대화형 산점도를 그리는 간단한 코드 조각입니다.
from bokeh.plotting import figure, output_file, show from bokeh.models import ColumnDataSource x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [6, 7, 2, 4, 5] source = ColumnDataSource(data=dict(x=x, y=y)) p = figure(title="Scatter Plot Example", x_axis_label='x', y_axis_label='y') p.circle('x', 'y', source=source, size=20) output_file("scatter.html") show(p)
위 코드는 점의 크기가 크기 매개변수에 따라 설정되는 산점도를 그립니다. 마우스로 분산형 차트의 일부를 드래그하면 피드백이 있으므로 웹의 차트 렌더링 결과는 매우 대화형입니다.
Plotly는 Python을 사용하여 데이터 시각화 차트를 만드는 데 사용할 수 있는 온라인 데이터 시각화 도구입니다. 이 도구는 분산형 차트, 막대형 차트, 열 지도 등 다양한 차트 유형을 지원합니다.
Plotly를 사용하여 막대 차트를 그리는 간단한 코드 조각은 다음과 같습니다.
import plotly.graph_objs as go trace = go.Bar(x=['January', 'February', 'March', 'April', 'May'], y=[28, 26, 36, 25, 29]) data = [trace] layout = go.Layout(title='Bar Chart Example') fig = go.Figure(data=data, layout=layout) fig.show()
위 코드는 각 막대가 매월 월간 수익을 나타내는 막대 차트를 그립니다. Plotly를 사용하면 Python 환경에서 대화형 웹 데이터 시각화 차트를 만들 수 있습니다.
요약
Python은 웹 데이터 시각화 기술에서 많은 도구와 라이브러리를 제공하는 강력한 도구입니다. Python 라이브러리 Matplotlib, Bokeh 및 Plotly는 모두 데이터 시각화를 실현할 수 있으며 정적 차트를 지원할 뿐만 아니라 대화형 차트도 쉽게 표시할 수 있습니다. 이로 인해 Python은 데이터 시각화 도구에 능숙한 데이터 과학자 및 개발자가 선호하는 언어 중 하나가 되었습니다.
위 내용은 Python은 웹 데이터 시각화 기술을 구현합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!